微信小程序怎么开发 微信小程序开发教程分享

在TimeZone类中有个静态方法 getAvailableIDs(int rawoffset) 可以获取rawoffset对应的所有的时区id,其中参数表示时间偏移量，用毫秒表示，例如东八区，则为860601000。有了区域ID,就可以根据静态方法getTimeZone(String zoneId)获取对应的区域了。

所以获取一个时间对应的所有区域就可以实现为：

TimeZone tz = TimeZonegetDefault();

int rawOffset = 8;

String[] ids = TimeZonegetAvailableIDs(rawOffset 60 60 1000);

for (String id : ids) {

tz = TimeZonegetTimeZone(id);

}针对题主的要求，拿到tz之后，需要获得下一个时区，可以这样实现

TimeZone tz = TimeZonegetTimeZone("GMT+8:00");

int x = 1;//可以为-2、-1、1、2。。。先获取rawoffset,再获取时区

int rawOffset = tzgetRawOffset() + x 60 60 1000;

String[] ids = TimeZonegetAvailableIDs(rawOffset);

for (String id : ids) {

TimeZone nexttz = TimeZonegetTimeZone(id);

}

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

List<db> ls = new List<db> { };

lsAdd(new db() { id = 1, Name = "张三" });

lsAdd(new db() { id = 1, Name = "李四" });

lsAdd(new db() { id = 2, Name = "王五" });

string str = "李四";

ConsoleWriteLine(lsFindIndex(x => xName == str));    //不存在：返回-1，存在：返回位置。

ConsoleReadKey();

}

}

class db

{

public int id;

public string Name;

}

官方链接： >

最近一直在做小程序，工作中也遇到了一些问题，踩了一些坑，所以想着写篇文章记录下来，并借此将小程序开发的相关知识进行梳理，方便以后参考，也为刚刚接触小程序的人提供一些思路方法，互相学习，共同进步。

1、微信小程序的目录结构及配置说明

appjson是小程序的全局配置文件，所有配置项key必须使用 双引号括起来 ，value值为字符串类型的也必须使用双引号， 不支持单引号 。

11 pages

pages选项是必须配置的。该配置项注册了小程序所有页面的地址，其中每一项都是页面的 路径+文件名 。每一个页面都是由json、js、wxml、wxss四个文件组成，并且 四个文件的名字必须要一致 。

12   tabBar

tabBar 配置项指定 tab 栏的表现，以及 tab 切换时显示的对应页面。其中 list 接受一个数组，只能配置最少 2 个、最多 5 个 tab

13 usingComponents

使用自定义组件或者插件提供的组件前，必须先在这里声明

2、开发微信小程序遇到的问题及解决办法

21 双向绑定

微信小程序不支持通过v-model的方式实现自动双向绑定，需要给表单元素通过绑定事件，并使用thissetData来赋值实现。

22 computed和watch

微信小程序默认是不支持computed和watch的，如需要使用这两项功能，需要安装miniprogram-computed ，安装方法见 官方文档

23 对象赋值

如果给对象的属性赋值，可以使用thissetData({'objkey':value})来赋值，但是如果给某个属性名是变量的属性赋值，通过这种方法是会报错的，经过多次尝试，发现使用如下的方式赋值成功。

let newObj = `obj${key}`

thissetData({

[newObj]: value

})

24 scroll-view

当页面存在d框容器，并且d框里的内容是需要滚动条滚动展示时，如果d框下面那层的容器使用view元素的话，会导致滚动d框内容时，同时会触发d框下面那层的页面容器也会一起滚动，解决此问题可以将d框下面的容器使用scroll-view元素替代view元素

3、小程序测试和发布

由于服务器域名request合法域名每个月 只能修改5次 ，因此在本地开发小程序时，需要在微信调试工具中设置不校验合法域名。等小程序上线前再一次性将所有域名添加到小程序管理后台。

以上便是此次小程序开发中积累的一些经验，希望能给刚刚接触小程序的人提供一些思路方法，在以后的开发中，如果遇到新的问题，继续更新文档

List接口中，有一个方法addAll，可以实现合并list。

List<String> a=new ArrayList<String>();

List<String> b=new ArrayList<String>();

baddAll(a);

合并出来的List就是b，而不是一个新的List

如果创建新的可以：

ArrayList <String> c=(ArrayList <String> )aclone;

caddAll(b);

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程[1]  。

Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点[2]  。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等[3]  。

JDK（Java Development Kit）称为Java开发包或Java开发工具，是一个编写Java的Applet小程序和应用程序的程序开发环境。JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（Java Runtime Envirnment），一些Java工具和Java的核心类库（Java API）。不论什么Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK。主流的JDK是Sun公司发布的JDK，除了Sun之外，还有很多公司和组织都开发了自己的JDK，例如，IBM公司开发的JDK，BEA公司的Jrocket，还有GNU组织开发的JDK[13]  。

另外，可以把Java API类库中的Java SE API子集和Java虚拟机这两部分统称为JRE（JAVA Runtime Environment），JRE是支持Java程序运行的标准环境[14]  。

JRE是个运行环境，JDK是个开发环境。因此写Java程序的时候需要JDK，而运行Java程序的时候就需要JRE。而JDK里面已经包含了JRE，因此只要安装了JDK，就可以编辑Java程序，也可以正常运行Java程序。但由于JDK包含了许多与运行无关的内容，占用的空间较大，因此运行普通的Java程序无须安装JDK，而只需要安装JRE即可[15]  。

算法一：快速排序算法

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：

1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），

2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition） *** 作。

3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

算法二：堆排序算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

算法步骤：

1创建一个堆H[0n-1]

2把堆首（最大值）和堆尾互换

3把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

4重复步骤2，直到堆的尺寸为1

算法三：归并排序

归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并 *** 作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

算法步骤：

算法四：二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜 素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

算法五：BFPRT(线性查找算法)

BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。

算法步骤：

终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。

算法六：DFS（深度优先搜索）

深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分 支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

算法步骤：

上述描述可能比较抽象，举个实例：

DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

算法七：BFS(广度优先搜索)

广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

算法步骤：

算法八：Dijkstra算法

戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

算法步骤：

重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止

算法九：动态规划算法

动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个 子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

算法步骤：

算法十：朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

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